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《基于圖論遙感圖像分割算法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、摘要遙感圖像分割就是從遙感圖像屮分割岀感興趣的區(qū)域（H標區(qū)域）。圖像分割是圖像處理領(lǐng)域中的一個經(jīng)典問題也是一個難題。遙感圖像處理技術(shù)作為人們獲取信息的重要途徑，有著十分廣泛的應(yīng)用，因此遙感圖像的分割有著重要的意義。圖像分割發(fā)展至今已有很多種算法，但基于圖論的圖像分割方法是近年來發(fā)展較快的一種新的圖像分割方法，它是將圖的分割理論運用到圖像分割屮，口前基于圖論的圖像分割方法雖然還處在研究階段，但已展顯出較好的應(yīng)用前景?；趫D論的圖像分割方法通常是將圖像的像素點映射成圖的頂點，構(gòu)造一幅加權(quán)圖來進行分割。由于加權(quán)圖的頂點規(guī)模較大
2、，因此分割實時性較差。本文對圖的分割理論進行了較為深入的研究，并應(yīng)用到遙感圖像分割中，目的是改善遙感圖像分割的實時性。木文研究的主要的研究內(nèi)容和研究成果要如下：1、闡述了圖像分割和圖的分割的研究背景，研究了圖像分割和圖的分割Z間的關(guān)系以及圖像分割和圖的分割評價標準，深入研究了圖的基木理論以及圖譜理論的圖的分割原理。2、提出一種基于四義樹與歸一割的遙感圖像分割方法。首先根據(jù)遙感圖像的局部灰度信息，采用四叉樹分割方法將圖像分割成多個小塊，然后將各個小塊作為圖的頂點來構(gòu)造加權(quán)圖，通過歸一割算法完成小塊的劃分。由于采用區(qū)域代替像
3、素點作為圖的頂點來構(gòu)造加權(quán)圖，因此有效地縮減了頂點的規(guī)模。實驗結(jié)果表明，該方法可消除四叉樹的過分割現(xiàn)象且分割實時性較好。3、提出一種基于邊緣生長與圖論的遙感圖像分割方法。首先對遙感圖像進行邊緣檢測，然后根據(jù)邊緣生長的趨勢對斷裂的邊緣進行生長直至形成完備的邊緣，最后將邊緣生長后形成的各個小區(qū)域作為圖的頂點建立等周割模型求岀勢函數(shù)，并用聚類方法對勢函數(shù)進行聚類從而完成遙感圖像的分割。對比實驗表明該方法能有效的減少圖的頂點的規(guī)模且采用聚類方法代替迭代二分的分割方法，進一步減少了算法的計算復雜度，提高了算法的實時性。4、提出一種
4、基于圖論的交互式遙感圖像分割方法。該方法主要分四個步驟，首先，用鼠標在遙感圖像中目標物的邊界選取一些像素點，按照像素點選取的順序，以前后相鄰的兩個像索點為對角頂點所形成的矩形區(qū)域?qū)⒛繕宋锏倪吔鐓^(qū)域分割成多個矩形小區(qū)域；其次，對每個小矩形區(qū)域建立等周割模型進行分割以得到口標物的邊界；然后，判斷每個矩形區(qū)域內(nèi)的口標物邊界是否包含手動選取的兩個對角頂點，若不包含，則邊界生長直至包含該對頂點；最后，由分割的結(jié)果的滿意程度決定是否再重新分割。多幅遙感圖像分割實驗證明該方法在保證精度的情況下能冇效的減少計算量，實現(xiàn)了遙感圖像的快速分
5、割。關(guān)鍵詞：圖割圖像分割圖譜四叉樹邊緣生長AbstractRemotesensingimagesegmentationistosegmentareasofinterestfromtheremotesensingimage?Imagesegmentationisoneoftheclassicproblemanddifficultareaofdigitalimageprocessing?Asanimportantwayforpeopletoobtaininformation,remotesensingimagingproce
6、ssinghasaverywiderangeofapplications.Consequently,remotesensingimagesegmentationhasimportantsignificance?Frompasttonow,manytypesofimagesegmentationalgorithmshavebeenproposed,butalgorithmsofimagesegmentationbasedongraphtheoryisdevelopedrapidlyinrecentyears,itisane
7、wimagesegmentationtechniques,whichusethegraphtheorytosegment,althoughattheresearchstage,buthasshowngoodapplicationprospects.Currently,algorithmsbasedongraphcuttakepixelsasvertexes,therefore,real-timeofsegmentationispoor.Inordertoimproveit,anin-depthresearchontheo
8、ryofgraphcuthasmadeinthispaperandsometheorieshavebeenappliedtoremotesensingimagesegmentation.Themainresearchcontentsandresearchresultsareoutlinedasfollows:Firs
